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业务团队和独立团队数据分析,哪个更好?

0x00 前言 昨天,有朋友在群里抛出了一个话题【业务团队数据分析和独立团队数据,哪个更好?】。居士万万没想到这个话题能引起如此大量的讨论,以至于几个数据分析的交流群里面都讨论炸锅了。 0x01 业务团队 vs 独立团队 关于业务团队数据分析和独立团队数据分析,居士之前总结的时候列过一个表格,加上这次讨论,统一整理了一下。 但是,实际工作的环境有很大的差别,比如下面这位朋友的环境: 姓名:阿飞 身份:数据分析小兵一枚 公司:国内top的大厂 团队:独立业务的数据分析团队,8人,负责从数据采集到数据分析全链路 业务:多个业务线 观点 10 业务团队数据分析,优势是成本低、更贴近业务,缺点是,数据分析师就是个提数机器,依附于产品和运营,导致团队缺乏更专业的分析,往往一直围绕几个熟悉的指标转来转去,如果领导是很了解数据而且喜欢探索的还好 因此技术团队可以提供公共的数据架构规划和提取,业务团队基于数据开展灵活的业务分析应用。

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数据团队思考:数据团队的工作内容

今晚就顺便整理一波居士自己对数据工作内容的理解,这次会从数据团队的角度出发有哪些工作内容,希望能帮助大家理清思路。 0x01 数据团队的工作内容 鉴于很多从业人员和招聘信息上对一些名词的理解是不同的,居士对每个工作内容都会加入一些自己的说明。 数据分析相关 数据报表开发: 主要就是各种报表开发 业务分析: 一般指运营或产品的idea验证、临时提取数据等需求 数据分析: 除了为运营或产品提供支持外,还需要专业的数据分析分析整个公司的数据情况 ,一般来讲属于更中立一点的角色 数据挖掘相关 数据挖掘: 和数据分析的工作有重合,一般来讲,数据分析跟多应用统计相关的技能,数据挖掘会多一些机器学习算法相关的技能 机器学习: 一般来讲是推荐系统、广告系统和 那么,你自己的工作是属于文中描述的哪一部分或者是哪几部分呢,你对数据团队的工作内容又有什么自己的看法呢?

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    如何组建一支优秀的数据分析团队

    其他公司或许需要新的角色,如首席数据官、首席技术官或者首席分析师等,来组建一流的数据分析中心团队。    数据分析团队的六大任务   制定并实施一项大数据与先进分析战略,需要的不仅仅是将数据提供给外部服务提供商进行数据挖掘,而是让公司以经营日常业务的方式应对转变。变幻莫测的环境对高管团队提出严格要求。 一家电信通讯公司的首席执行官致力于发展数据分析,尤其是利用数据分析优化客户关系与定价。尽管该公司聘用了一名高级分析人员,但很快发展陷入了停滞。诚然,分析团队付出了努力,深入探索模型与分析技术。 举例来说,一家运输公司里,产品领域中层管理人员的职责是寻找数据分析机会,进而继续推进。而数据团队无法准时提交数据或提交的数据格式不尽人意,往往令分析团队懊恼不已。 这名主管将不同职能的团队组合起来,这包括数据库管理人员、分析师和程序员。他们致力于探索数据分析机会,分析项目从起始到最终落地周期为六到八周。

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    数据团队的构成

    笔者在相当长的时间在做报表取数,那个时候为了凸显价值,其实我们也很想做一些高端的数据工作,比如数据分析和挖掘,但受限于当时的组织架构,公司并没有明确数据团队在这方面的职责,因此我们最终未能把一个个分析和挖掘的亮点转化成真正的生产力 报表取数始终是我们工作的基本面,而数据分析和挖掘对于这个团队其实是可有可无的,在资源冲突的情况下,必然是优先满足报表取数这个基本职能。 任何一个有志气的数据从业者都不希望仅限于做报表和取数,但实际上是企业赋予你团队的职能决定了你实际工作的天花板。在一支报表取数为核心的团队,你的挖掘分析的成果很难转化为生产力。 有些报表取数团队还演化出了一些分析职能,但我其实蛮反对在现有报表取数团队额外增加这种职能,因为完全是两个专业。 既然这样,数据团队索性跟公司争取一些资源,成立独立的挖掘服务(分析也可以)这种组织,对企业有所承诺,专注的去干这种事情,做到责权利统一。

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    数据团队思考:小型数据团队发展的6大建议

    本来这一块是想深入分析一下的,因为背景尤其的重要,但是这一块的总结却又是一个很耗神的工作,因此,本文先简单地做一个分析,不深入写了。 二、以业务价值为核心 刚毕业的时候,居士一直以为基础建设是最重要的,大家做数据就应该先搞基础建设:从数据平台->数据仓库->数据管理平台->数据分析平台->机器学习平台。 比如说: 环境的安装笔记 一些权限申请的说明 数据分析的套路 一些关键表的汇总 表的开发流程 任务的配置方式 ...... 当然,也可能会有人问:居士,你这听起来一点也不高打上呀,都是什么数据分析数据埋点,也没见数据挖掘和机器学习之类的高新技术呀。 嗯,是这样的,数据团队呢,一个基本职责就是数据分析的能力,这是要帮助业务、产品和老板也做决策的,这个是一定要能支持到的, 如果这个基础能力都没有支持好,你的基本工作内容就会收到很大的挑战。

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    CTOCIO如何组建数据团队

    其中,数据开发工程师负责数据的接入、清洗、加工、归集等管理工作,为上层的数据分析提供雄厚的数据支撑;数据挖掘工程师负责挖掘数据中有价值的内容,并将其纳入数据中心,以备数据分析团队使用;数据仓库架构师负责数据仓库架构设计的数据业务规划 3.数据智能应用团队 数据智能应用团队主要由业务分析师和建模分析师构成。 该团队利用数据运营管理团队提供的大量、丰富的数据服务,开发数据分析智能应用,为产品研发、更新以及新业务的拓展提供更多数据方面的决策意见。 数据智能分析管理团队主要对企业内外部数据进行接入、整合、清洗、归集、存储、管理和分析,将数据按照一定业务要求和规律填充到中台架构中,完善、充实中台基础架构,在中台之上形成企业内部的数据中心,并配备专业的数据挖掘和数据建模能力 同时,在数据团队的集体运营下,数据中台除了满足业务人员的数据需求外,还可以为运营部门、市场部门、管理层提供数据分析及决策依据。 ----

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    团队撬动大数据——当当推荐团队的机器学习实践

    根据张相於介绍,当当构建机器学习系统过程中踩过的坑主要包括六个:只见模型,不见系统;不重视可视化分析工具;过于依赖算法;关键流程和数据没有掌握在自己团队团队不够“全栈”;巨型系统。 不重视可视化分析工具 这是一个开始很容易被忽视,但是到后期会导致你很难受的一个问题(这里指的是非深度学习的系统)。 如同把整个系统加模型给做了一次解剖,希望能够尽量多地看到系统的内部细节,对于分析问题有很大帮助。 其实并不是兄弟团队不认真,而是他们并不完全理解我们对数据的需求,他们也不使用该数据,所以数据的质量就会有风险。 答:这个鲜明要具体分析,我们的经验来看,也会去掉一些太“鲜明”的词,原因是这些词的出现概率太小,有可能会是偶然事件。

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    团队如何玩转大数据

    在这场新变革的席卷下,我们不禁又要问小团队,你的大数据在哪里? 诚然,缺技术、缺人才、缺数据等种种现实,都将小团队置身于水深火热之中。那么大数据时代的小团队还有机会吗? “当然有。” 通过数据工场提供的数据能力,企业不仅能够对业务进行数据分析,也实实在在将数据应用到核心业务场景中。 但小团队的业务发展很快,因此在初期不要规划得太大,而是根据业务需要,细分业务场景,在每个小场景里构建小的数据模型,分析用户就建用户模型,分析产品用简单的产品模型。 另外,小团队要考虑到自己的应用场景是以分析型为主,还是应用型为主,之后再进行相关的技术选型,如Hive、Impala 、Presto等;而如果是以业务型为主,就要具体结合自身业务和技术能力综合来看。 ,可以连接各种各样的数据源做计算和数据分析

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    数据团队规划布局感悟(二)

    前言 这篇内容承接了第一篇文章 数据团队规划布局感悟(一)。 管理的目标有四个: 确定好使命,远景,价值观, 把握好团队方向 最大化团队能量 保证团队稳定 确定好价值观,使命 确定好使命,远景,价值观,这是杰克 韦尔奇 提到的。 把握好团队方向 作为团队的负责人,我们努力希望让自己在团队和领导之间左右逢源,当我们不能忘记自己的基本职责: 把握好团队的发展方向。 如果方向错了,大体团队的命运也就终结了。 或者无产出,或者产出艰难,或者产出无效,最终逃避不了自己被开掉,或者团队被解散的命运。 最大化团队能量 最大化团队能量,就是让团队有最大的产出,需要做到如下几点: 合理的组织结构划分。 一个好的Schema还需要有合适的数据填充。 清理掉负值人员。“开除掉不合适的人总是很难的,然而总是的有人做的”。 保证团队稳定 这个问题我们遇到的非常多。

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    数据团队规划布局感悟(三)

    前面两篇的地址如下: 数据团队规划布局感悟(一) 数据团队规划布局感悟(二) 今天重点讲讲我对感悟(一)中提及的“解决方案设计团队”的看法。 解决方案设计团队“有很多场景也是如此,但是对于”解决方案设计团队“而言,会更多的和分析团队一起,从数据角度了解很多业务的现状,然后从自己的角度去发现需求,提出需求,然后和业务运营等进行沟通,确定需求的真实性 第三个,”解决方案设计团队“会发生: 一开始认为可以,但是实际观察数据后,甚至到做了demo之后,才能发现这件事我其实是做不了的。 换句话说,就是它可能经常让你失望。 其他的团队大致了解需求后,是基本确定可以做的。但是解决方案设计团队却没办法做到这一点,比如对于情感分析,如果光从问题和回答的文字,很多场景是可以判断出来的。 后话 解决方案设计团队和大数据团队一样,是一个比较昂贵的团队,或者我们说类似于战略规划。或许可以成为公司未来新的驱动引擎,也可能没有产生对公司而言任何有意义的价值。

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    数据团队规划布局感悟(一)

    架构布局 目前我司数据部分成了大体五条线: 数据研发团队 研发/执行 解决方案设计 分析团队 搜索/推荐团队 知识库团队(‘人工’智能) 平台运维 数据研发团队 数据研发分成了两个小团队,执行和设计 研发执行里面,我们也是有细分,虽然人少,角色会有重叠: 分析师辅助 工程化团队 突击团队 数据部其实常常面临较多的商务需求,通常我们会让突击团队以最快速度交付第一版,之后再让工程化团队完整的工程化,比如全部转化为我们 在解决方案设计团队获得影响力之前,我们还需要一个重要的团队分析团队 去扩大数据部门在公司的影响力。 分析团队 我经历过两种分析团队。 比如解决方案设计团队了解了需求后,就不用到处去找数据,找人理解数据的含义,他们只要和我们自己的对应的分析师沟通就好,数据分析师直接提取出来数据,解决方案设计团队拿着这些数据就可以建模计算了,部分沟通也可以透过分析师来完成 各个业务线的分析师核心是要能够理解业务线里的数据,了解业务规则,问题,结构化业务数据,了解业务痛点,并且能够快速提取出业务/高级分析师/研发想要的数据

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    数据团队思考:数据人的通用技能要求

    不要以为只有搞大数据、深度学习这种才是有技术含量的工作,很多时候 Excel 能提供的功能,现在大部分大数据系统差的还远。特别是Excel的透视表和各种图,基本是数据分析必备。 0x02 Sql 掌握指数:4.5颗星 掌握人群:所有数据人 从研发岗来讲,数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力,这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢? 如何设计更多的数据系统? 0x03 Python 掌握指数:4颗星 掌握人群:数据开发、数据仓库、数据分析数据挖掘 Python,基本上是偏研发向岗位必备技能了,重要性毋庸置疑。 数据产品和运营亦是类似,只有了解大数据相关的一些知识,才能更好地和数据团队的各个工种站在同样的知识理解层面上对话。 居士是这样思考这个问题的,假设你是一名数据仓库同学,你的一个主要服务对象可能就是数据分析,那么,你是否了解你的使用方是如何使用你的数据的?

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    数据团队思考:数据人的通用技能要求

    0x02 Sql 掌握指数:4.5颗星 掌握人群:所有数据人 从研发岗来讲,数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力,这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢? 如何设计更多的数据系统? 0x03 Python 掌握指数:4颗星 掌握人群:数据开发、数据仓库、数据分析数据挖掘 Python,基本上是偏研发向岗位必备技能了,重要性毋庸置疑。 数据产品和运营亦是类似,只有了解大数据相关的一些知识,才能更好地和数据团队的各个工种站在同样的知识理解层面上对话。 居士是这样思考这个问题的,假设你是一名数据仓库同学,你的一个主要服务对象可能就是数据分析,那么,你是否了解你的使用方是如何使用你的数据的? 学了机器学习,能更好地为机器学习的同时提供更好的服务,自己的职业生涯也有更多的选择 更多内容: 数据团队思考:数据驱动业务,比技术更重要的是思维的转变 关于「数据分析师」的一些理解 数据分析师做成了提数工程师

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    数据团队思考:数据人的通用技能要求

    不要以为只有搞大数据、深度学习这种才是有技术含量的工作,很多时候 Excel 能提供的功能,现在大部分大数据系统差的还远。特别是Excel的透视表和各种图,基本是数据分析必备。 0x02 Sql 掌握指数:4.5颗星 掌握人群:所有数据人 从研发岗来讲,数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力,这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢? 如何设计更多的数据系统? 0x03 Python 掌握指数:4颗星 掌握人群:数据开发、数据仓库、数据分析数据挖掘 Python,基本上是偏研发向岗位必备技能了,重要性毋庸置疑。 数据产品和运营亦是类似,只有了解大数据相关的一些知识,才能更好地和数据团队的各个工种站在同样的知识理解层面上对话。 居士是这样思考这个问题的,假设你是一名数据仓库同学,你的一个主要服务对象可能就是数据分析,那么,你是否了解你的使用方是如何使用你的数据的?

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    如何组建一支高效的分析团队

    为了从分析工作中获得最大收益,企业需要组建一支高素质的团队,理解来自多个来源的全部数据,并将分析结果转化为企业的实际价值。 Magestro说:“这些人可能更像传统的IT员工,将他们纳入到分析团队中,则会成为团队成功的强大因素。” 数据科学家将有效性或“科学”带入分析团队,Magestro说。 获得数据存储访问权限 鲍尔斯说,世界级的分析团队需要安全可靠地访问一些数据资源,比如数据中心、数据湖和数据仓库等。 鲍尔斯说,数据中心“将数据原封不动地导入,以进行无偏分析和未过滤分析”。 打破数据孤岛,将数据与商业价值相关联 这是一个老生常谈的问题,但要充分发挥分析团队的能力,组织就需要打破部门之间的隔阂,消除那些阻碍团队间以及与数据分析团队分享有价值信息的数据“孤岛”。 在罗克韦尔自动化公司,分析团队是从数据报告分析工作开始的。“然后,设定一些扩展性的目标,我们投入到机器数据分析中。然后,我们创建了一个完整的数据中心和一个物联网平台。

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    白宫大数据团队,意欲何为?

    周四白宫通过博客选对宣布将成立专门团队研究大数据,誓要弄懂大数据能带来什么好处,也要明白大数据背后的陷阱,以及大数据对政府的政策制定的影响。 此外,大数据所涉及到的数据、隐私、甚至是大数据的“大”,根据不同的应用环境都有不同的具体含义。大数据的研究已经进行了5年。 以下是白宫团队需要解读的关于大数据的5个方面。 大不能说明什么 在我看来,无论是海量的数据收集量还是数据的来源范围之广泛都只是障眼法。如果超出了系统的处理能力和分析能力,太多的数据只能带来问题。 不论是对犯罪嫌疑人的GPS活动轨迹追踪还是各种面部识别APP,不论是社交网络还是健身设备,搜集和分析所需的个人信息的方法比起从前多多了。 如果白宫要利用大数据,就有必要知道大数据的本质和大数据会带来的影响。更重要的是白宫需要明白,大数据就是大数据,没有人能够完全掌握,也没有人能够应付。大数据是天下万物。

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    数据科学团队如何产生有用价值?

    我知道这个团队工作有多努力。此外,他们在这一年里还设计和发起了若干其他重要和复杂的项目。 然而,我的老板告诉我,他对我们的数据没有信心,也对团队在许多需要数据分析的情况下提供价值的能力没有信心。 在与老板的会议后,我意识到,我委派的许多任务和项目是由团队“不可能”决定的。这种情况经常发生在数据请求和特殊分析中。这让我可以把更多的时间花在其他项目上。 这意味着困难的数据任务被拒绝了……通常会解释说我们没有数据。 ---- 我决心改变老板对我们团队的看法,以及我们满足他对数据要求的能力。 很明显,我对短期数据分析需求产生了盲点,这种需求往往超过了领导对我们新产品的长期计划。 当你在一个反应型组织中,你需要为这个任务投入资源。 我们的数据团队与组织的大部分部门隔离。

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    首份《顶级数据团队建设全景报告》重磅发布: 逾半数据团队称人才储备不足

    我的公司是否需要独立的数据团队? 我该何时、怎么样建设自己的数据团队? 数据团队的价值如何衡量? 历时3个月的调研,《报告》囊括50,000+条海内外网络数据分析、1,000+份调查问卷内容,和10位海内外业界大咖深度访谈内容,针对“数据团队建设现状”和“数据团队建设要素”两大内容,致力于回答数据团队建设现状和数据团队发展问题 问卷调研结果显示:目前超过50%组织或机构的数据团队人才储备不充足,数据团队普遍存在人才缺口。 ? 数据团队人才储备状况 数据人才投资 数据团队的组建需要寻找到合适的数据人才。 调研方法 本次联合调研组采用了海量数据分析、定向问卷调查与深度访谈等方法,分别针对企业高层、数据团队负责人、数据从业者和其他相关人员进行广泛而深入的调研,力求从尽量多的角度还原现阶段数据团队的建设全景。 海量数据分析:对“数据分析、机器学习”等关键词进行全网爬取,通过数据清洗、数据分析数据可视化等步骤对超过50,000条的网络公开招聘信息进行分析

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    React 团队开源新的性能分析工具 - Scheduling Profiler !

    最近,React 团队开源了一款新的性能分析工具 —— Scheduling Profiler React 之前的 Profiler 主要是分析渲染时组件的性能。 React 团队预计在 React 18.0 之后的某个时候会发布对通过 Suspense 获取数据的全面支持,但你现在可以使用 Suspense 来处理延迟加载 React 组件之类的事情。 Suspense 可能导致渲染延迟,因为 React 等待数据加载,但 React 也可能因为等待大量 JavaScript 运行卡住。 React 分析工具以前只专注于分析 React(或 React 组件)正在做什么,但浏览器运行的任何 JavaScript 都会影响性能。 提升性能的提示 旧版的分析器只是专注于做一些分析,但是新版的工具可以给出我们一些优化建议: 另外新的分析器还会对事件处理程序中安排长时间的同步 React 更新进行警告: 使用 安装最新版本 (4.15

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    专栏 | 初级、中级、高级数据分析师在团队中分别扮演什么角色?

    助理数据分析师 在大部分企业,尤其是实体企业,助理数据分析师更多的是实习生,或者是刚刚进入公司的新员工。他们很少的去独立完成一份数据分析工作,在团队中是一个从属的地位,他需要接受各方面的指导。 初级数据分析师 初级数据分析师的分析内容、分析方法是明确的,业务逻辑是成熟的,相对于助理分析师而言,他可以独自去负责某一方面的工作,他已经成为团队当中不可或缺的一个角色。但是他仍然需要指导。 ? 他们已经可以和需求方沟通数据分析工作中所有目的,确认整个分析工作中使用的方法、模型,是团队里面的核心成员,而且要对其他成员的工作项目来负责。具体的分析工作较少,管理和协调方面的工作比较多。 ? 在一个高级的层面而言,分析师要带一个团队,培养新的骨干,所以如何创造好的工作环境,去培养他得力的手下,同时提高自身能力。 第二点,数据思维和数据分析的思考方式到底是什么,用什么环境可以去锻炼。 第三点,从这一个阶段开始,数据分析师的未来已经开始有了不同的方向,我们该怎么去找适合个人发展的方向,甚至是帮助我的团队成员去寻找适合他发展的方向,这个是作为一个中级和高级数据分析师需要去思考的一个重要的内容

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